nltk分词后去除停用词
时间: 2024-05-14 14:12:49 浏览: 10
以下是使用NLTK进行分词和去除停用词的Python代码示例:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
# 下载停用词表
nltk.download('stopwords')
# 加载停用词表
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 示例文本
text = "This is an example sentence, showing off the stop words filtration."
# 分词
tokens = nltk.word_tokenize(text)
# 去除停用词
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stop_words]
print(filtered_tokens)
```
输出结果:
```
['example', 'sentence', ',', 'showing', 'stop', 'words', 'filtration', '.']
```
在上面的代码中,我们首先使用`nltk.corpus`模块中的`stopwords`函数下载英语停用词表。然后,我们将停用词表存储在一个集合中,以便更快地进行查找。接下来,我们定义了一个示例文本,并使用`nltk`的`word_tokenize`函数将其分成单词。最后,我们使用列表推导式和停用词集合来去除停用词,并打印结果。
相关问题
nltk分词时去除停用词和符号
nltk是一个Python自然语言处理库,可以用来进行分词。要去除停用词和符号,需要先下载nltk的停用词库,然后在分词时去除。
示例代码如下:
```
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 下载停用词库
nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')
text = "这是一段需要进行分词并去除停用词和符号的文本"
# 分词
words = word_tokenize(text)
# 去除停用词和符号
stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
filtered_words = [word for word in words if word.isalnum() and word not in stop_words]
print(filtered_words)
```
这个示例代码会将文本进行分词,并使用nltk提供的停用词库,去除停用词和符号,isalnum()是用来判断是否是数字或字母
jupyter 将分词后的数据 去除停用词
可以使用Python中的nltk包进行分词和停用词去除。
首先,需要下载nltk包和停用词列表:
```python
import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
```
然后,可以使用nltk中的word_tokenize函数进行分词:
```python
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "This is an example sentence."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
```
输出结果为:['This', 'is', 'an', 'example', 'sentence', '.']
接下来,使用nltk中的stopwords包进行停用词去除:
```python
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [w for w in tokens if not w.lower() in stop_words]
print(filtered_tokens)
```
输出结果为:['example', 'sentence', '.']
其中,set(stopwords.words('english'))返回的是英文停用词列表,这里使用lower()函数将单词转换为小写字母,以便与停用词列表中的单词进行比较。最后,使用列表推导式过滤掉停用词。